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Piattaforma di machine learning automatizzata in ambito marketing, gestione del rischio ed analisi del comportamento utente
Predizione comportamento utente in tempo reale, identificazione opportunità di cross sell, rischio di abbandono e stima del LTV
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Big Data Recommendations for Actionable Insights

Presenta la più potente applicazione di data science e machine learning automatizzata, utilizzabile sulla tua architettura Big Data.

Con una gamma di applicazioni end-2-end per l'incremento delle vendite, la fidelizzazione dei clienti, la gestione dei rischi, la prevenzione ed il rilevamento delle frodi interne; le applicazioni AUDAScience utilizzano il motore Spark per estrarre il valore nascosto dai tuoi database, DWH e Big Data tramite tecniche di modellazione supervisionata e non supervisionata, senza bisogno di scrivere una singola riga di codice.

AUDASience sfrutta la potenza di Apache Cassandra e Spark per fornire alle aziende una nuova generazione di applicazioni machine learning automatizzate per risolvere reali problemi di business.

Per maggiori informazioni: https://spark.apache.org

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Gestione automatica dei dati per la creazione di modelli di machine learning e lo scoring in tempo realeg

Integrazione dati, batch e streaming, da sorgenti dati multiple, DWH e sistemi legacy. Costruisce e aggiorna AUTOMATICAMENTE in tempo reale un profilo cliente a 360 gradi basato su tutte le basi dati disponibili. Riduce drasticamente il lavoro di preparazione manuale dei dati passando da un time-to-result di mesi/anni a settimane ed abilita un processo AUTOMATICO per la gestione dei: dalla raccolta dati all’elaborazione alla generazione massiva di modelli di machine learning per scoring in tempo reale.

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Industry - IOT apps
Analisi del rischio di credito e prevenzione delle frodi
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Predictive Maintenance
Quality Control
Process Optimization
Analisi e Riduzione del Rischio di efault
revenzione di Frodi ed Attacchi Interni
Minimize Laundering Risk
Collection Optimization
Identificare e prevenire l’abbandono
Stima del lifetime value del cliente
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